反手把面试官给挂了

面试官提问：“设计了一个Agent系统，在执行多步任务时某一步失败了，你会怎么处理？”这个问题的一种回答思路诞生在大模型出现之前，就是典型的软件工程答案：加异常处理、设置最大重试次数，重试三次仍然失败就返回错误信息。这个回答不能说错，确实是工程基本功。但问题在于这是传统软件系统的错误处理思路。如果把这一套原封不动搬到 Agent 系统里，其实只解决了最简单的一类问题。面试官真正想考察的是：你有没有意识到，Agent 的失败和传统软件的失败根本不是同一种问题。（我的回答放在文末了）本质区别：显性失败与隐性失败在传统软件中，失败通常是显性的。接口超时、参数校验失败、数据库连接异常，这些问题都会抛出...

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

这种要去吗？

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...